一. 概述 强化学习算法可以分为三大类:value based, policy based 和 actor critic. 常见的是以DQN为代表的value based算法,这种算法中只有一个值函数网络,没有policy网络,以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法,这种算法中既有值函数网络,又有policy网络. 说到DQN中有值函数网络,这里简单介绍一下强化学习中的一个概念,叫值函数近似.一个state action pair (s,a)对应一个值函数Q(s,a).理论

DQN算法:基础入门看看 # -*- coding: utf-8 -*- import random import gym import numpy as np from collections import deque from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 class DQNAgent: def __

DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法.主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现.下面给出公式,并定义一个新的变量: \[ q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t) \] 也就是说,基于状态和行动的值函数 \(q\) 可以分解成基于状态的值函数 \(v\) 和优势函数(Advantage Function)\(A\) .由于存在: \[ E_{a_{t}}[q(s_t,

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean

先安装tensorflow 1.2版本和python 3.6, 接着安装: numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl 的版本,这个是windows下的,如果linux下直接使用pip install numpy就可以了. 再接着安装scipy版本,也是windows 10下64位版本: scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 下载这些文件是通过网站:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pyth

1 DQN的引入 由于q_learning算法是一直更新一张q_table,在场景复杂的情况下,q_table就会大到内存处理的极限,而且在当时深度学习的火热,有人就会想到能不能将从深度学习中借鉴方法,将深度学习的方法应用到强化学习中.13年,谷歌的deepmind团队就发表了关于DQN算法的论文,促进了强化学习的发展,扩展了强化学习的应用场景. 2 将深度学习应用到强化学习的挑战 将深度学习应用到强化学习上主要有两大挑战,下面具体说明这两种挑战是什么 2.1 第一个挑战是关于样本的分布: 深度

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9797695.html ---------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础

文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network 4. 总结 强化学习系列系列文章 我们终于来到了深度强化学习. 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化.目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型.表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习,深度学习是最

在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化.对应的算法是Prioritized Replay DQN. 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(I

在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版,今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 2015). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Nature DQN的论文. 1. DQN(NIPS 2013)的问题 在上一篇我们已经讨论了DQN(NIPS 2013

1 概述 在之前介绍的几种方法,我们对值函数一直有一个很大的限制,那就是它们需要用表格的形式表示.虽说表格形式对于求解有很大的帮助,但它也有自己的缺点.如果问题的状态和行动的空间非常大,使用表格表示难以求解,因为我们需要将所有的状态行动价值求解出来,才能保证对于任意一个状态和行动,我们都能得到对应的价值.因此在这种情况下,传统的方法,比如Q-Learning就无法在内存中维护这么大的一张Q表. 针对上面的问题,于是有人提出用一个模型来表示状态,动作到值函数的关系.我们令状态为 $s \in S

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9756075.html ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Le

一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算

sklearn简单实现机器学习算法记录 需要引入最重要的库:Scikit-learn 一.KNN算法 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() iris_x = iris.data iris_y = iris.targe

网络流-最大流问题 ISAP 算法解释 August 7, 2013 / 编程指南 ISAP 是图论求最大流的算法之一,它很好的平衡了运行时间和程序复杂度之间的关系,因此非常常用. 约定 我们使用邻接表来表示图,表示方法可以见文章带权最短路 Dijkstra, SPFA, Bellman-Ford, ASP, Floyd-Warshall 算法分析或二分图的最大匹配.完美匹配和匈牙利算法的开头(就不重复贴代码了).在下文中,图的源点(source)表示为 s ,汇点(sink)表示为 t ,当前

Base64是常见的网络加密算法,Base64编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.详见 Base64介绍 1 自定义的base64算法 Base64Encrypt.java public class Base64Encrypt { private static final String CODES = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/="; // base64解密 private

基本思想: 在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒.即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换. 算法实现:(HDU 1040 亲测 AC) #include<iostream> using namespace std; ; void BubbleSort(int a[],int ); void print(int a[],int num); void swap(int &

DeepID人脸识别算法之三代 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID,目前最强人脸识别算法,已经三代. 如今,深度学习方兴未艾,大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段,人脸识别也不例外,香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果.虽然是今年7月份才出的成果,但连发三箭,皆中靶心,使用的卷积神经网络已经改进了三次,破竹之

网络流 转载自:http://www.cnblogs.com/luweiseu/archive/2012/07/14/2591573.html 在上一章中我们讨论的主题是图中顶点之间的最短路径,例如公路地图上两地点之间的最短路径,所以我们将公路地图抽象为有向带权图.本章我们将对基于有向带权图的模型做进一步扩展. 很多系统中涉及流量问题,例如公路系统中车流量,网络中的数据信息流,供油管道的油流量等.我们可以将有向图进一步理解为“流网络”(flow network),并利用这样的抽象模型求解有关流量